هوش تجاری (BI) و پیش بینی تجزیه و تحلیل 101
Business Intelligence (BI) and Predictive Analytics 101
شرح دوره: هوش تجاری و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده 101
این دوره جامع به اصول اساسی و تکنیک های پیشرفته هوش تجاری (BI) و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می پردازد و دانش آموزان را با دانش و مهارت های مورد نیاز برای تبدیل داده های خام به بینش های عملی مجهز می کند. از طریق هشت ماژول دقیق طراحی شده، یادگیرندگان اصول BI و تجزیه و تحلیل پیش بینی، تسلط بر جمع آوری داده ها، تمیز کردن، تبدیل، و فرآیندهای یکپارچه سازی را کشف خواهند کرد. این دوره طیف گسترده ای از موضوعات، از جمله روش های آماری برای تجزیه و تحلیل توصیفی، تکنیک های مدل سازی پیش بینی کننده مانند رگرسیون و طبقه بندی، و روش های پیشرفته مانند تجزیه و تحلیل سری های زمانی، یادگیری ماشین، و متن کاوی را پوشش می دهد.
دانشجویان همچنین تجربه عملی را با ابزارهای محبوب BI و فناوری‌های کلان داده کسب می‌کنند، و پیاده‌سازی راه‌حل‌های BI مبتنی بر ابر و تحلیل‌های زمان واقعی را یاد می‌گیرند. برنامه درسی بر اهمیت حاکمیت داده ها، اخلاقیات و انطباق تاکید می کند و تضمین می کند که دانش آموزان در جنبه های قانونی و نظارتی تجزیه و تحلیل داده ها به خوبی آشنا هستند. این دوره با بررسی مطالعات موردی خاص صنعت و روندهای نوظهور، دانشجویان را برای فرصت های شغلی مختلف در زمینه پویا BI و تجزیه و تحلیل پیش بینی آماده می کند و مهارت ها و گواهی های لازم برای موفقیت را برجسته می کند.
در این دوره 101، من می خواهم 9 موضوع اصلی را آموزش دهم:
ماژول 1: مقدمه ای بر هوش تجاری و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده
ماژول 2: جمع آوری و آماده سازی داده ها
ماژول 3: تجزیه و تحلیل توصیفی
ماژول 4: تکنیک‌های مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
ماژول 5: تجزیه و تحلیل پیشگویانه پیشرفته
ماژول 6: کلان داده و تجزیه و تحلیل پیشگو
ماژول 7: پیاده‌سازی راه‌حل‌های BI و پیش‌بینی‌کننده تجزیه و تحلیل
ماژول 8: کاوش در ابزارها و فناوری های گزارش دهی در تجزیه و تحلیل داده ها
ماژول 9: مطالعات موردی و روندهای نوظهور
اکنون ثبت نام کنید و امروز یاد بگیرید!
هوش تجاری و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده 101 - سخنرانی ها Business Intelligence and Predictive Analytics 101 - Lectures
-
مقدمه ای بر هوش تجاری و تجزیه و تحلیل پیش بینی Introduction to Business Intelligence and Predictive Analytics
-
جمع آوری و آماده سازی داده ها Data Collection and Preparation
-
تجزیه و تحلیل توصیفی Descriptive Analytics
-
تکنیک های مدل سازی پیش بینی کننده Predictive Modeling Techniques
-
تجزیه و تحلیل پیشگویانه پیشرفته Advanced Predictive Analytics
-
کلان داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی Big Data and Predictive Analytics
-
پیاده سازی راه حل های BI و پیش بینی کننده آنالیز Implementing BI and Predictive Analytics Solutions
-
بررسی ابزارها و فناوری های گزارش دهی در تجزیه و تحلیل داده ها Exploring Reporting Tools and Technologies in Data Analytics
-
مطالعات موردی و روندهای نوظهور Case Studies and Emerging Trends
-
هوش تجاری (BI) و پیش بینی تجزیه و تحلیل 101 - آزمون Business Intelligence (BI) and Predictive Analytics 101 - Quiz
https://donyad.com/d/373c36
Dr. José J
محقق، استاد و کارشناس موضوع
دستاوردهای Udemy:
"250000 ثبت نام + 180 کشور + 43 دوره کسب و کار، سیستم های فناوری اطلاعات، آموزش و مطالعات رسانه ای"
p>
تجربه تدریس:
محقق و پروفسور برنده جایزه دکتر خوزه محقق ارشد، پروفسور و کارشناس موضوعی مطالعات بازرگانی، فناوری اطلاعات، سیستم‌ها و رسانه در دانشگاه UTEL، Universidad Centro Panamericano de Estudios Superiores - مکزیک، IBS-BFSU (مدرسه بین المللی بازرگانی - دانشگاه مطالعات خارجی پکن) چین و استاد افتخاری و مدعو NGCEF استرالیا، ISCIP کانادا و قاضی انجمن جهانی در مورد مطالعه موردی کسب و کار که یک فرد موفق است متخصص تحول دیجیتال و نوآوری با شرکت های بزرگ و استراتژی های استارت آپ ها در اکوسیستم های پلت فرم دیجیتال.
تجربه طراحی آموزشی و توسعه برنامه درسی:
او بیش از 5 دوره کارشناسی ارشد تخصصی را برای دانشکده بازرگانی بین المللی - دانشگاه مطالعات خارجی پکن طراحی و توسعه داد. تخصص اصلی او در زمینه کارآفرینی شرکتی، نوآوری سازمانی و یادگیری است. دکتر خوزه ترکیبی غنی از تدریس و تجربه صنعتی (بیش از 15 سال) دارد به عنوان مشاور کسب و کار و فناوری اطلاعات در بیش از 20 کسب و کار نوپا بسیار موفق به همراه برنامه ریزی استراتژیک، پشتیبانی مدیریت دیجیتال و فناوری اطلاعات برای مشتریان جهانی کار می کند. او از سال 2007 بیش از 200 وب سایت کسب و کار شرکتی را طراحی، توسعه و میزبانی کرد و بیش از 10 جایزه برای کارهای عظیم گرافیکی و طراحی وب خود دریافت کرد.
علاقه های موضوعات آموزشی:/p> او بیش از 10000 دانشجو را از سال 2007 هدایت، مدیریت و نظارت کرده است و جلسات آموزشی عمده برای فارغ التحصیلان کارشناسی ارشد UG، PG که توسعه کارآفرینی، مدیریت بازرگانی، توسعه منابع انسانی، بازاریابی، بازاریابی دیجیتال، بازارهای مالی، اقتصاد را پوشش می دهد. ، آمار، چند رسانه ای، فناوری اطلاعات، نرم افزار و سیستم ها. سخنران معمولی AEIC چین و اقتصادهای ما (WoE) لیتوانی و در حال حاضر او 5 دکترا را هدایت می کند. دانش پژوهان برای مدیریت بازرگانی، علوم کامپیوتر و حوزه های فناوری اطلاعات. گواهینامه ها، تحقیقات و انتشارات: او یک دانشکده بین المللی است و بیش از 30 نرم افزار را تکمیل کرده است. ، گواهینامه های IT و کسب و کار که شامل Brainbench، Adobe، Microsoft، IBM Statistics 101، Cisco Network Academy، Kaya Connect London، Cornerstone OnDemand Foundation، Google، یونیسف و یونسکو می شود. او سردبیر مجله Science Direct PLAS و داور معتبر Elsevier، Clarivate، Wiley، Science Direct، Springer Nature و IOP Publishers است. او بیش از 50 مقاله تحقیقی و مروری منتشر کرد و 8 تا 12 مورد مطالعه کامل به صورت انفرادی به نام او به همراه 4 فصل کتاب و نقدهای متعدد کتاب برای ناشران مستقل بین المللی کتاب در آلمان منتشر شده است. او بیش از 10 مقاله تحقیقاتی را در فهرست های WoS Scopus منتشر کرده است. Google Scholar Citation 40+ و Research Gate امتیاز 208.2 با بیش از 50000 مطالعه و امتیاز اتحادیه اروپا برای نوآوری (EAI) 16 است. عضویت ها و فعالیت های بین المللی: او دارای بیش از 35 عضویت در نهادهای علمی و حرفه‌ای بین‌المللی در سراسر جهان است که شامل IEEE، انجمن کارآفرینی Oulu - فنلاند، موسسه تحقیقات خاورمیانه، انجمن بین‌المللی کارآفرینان، انجمن آفریقا انجمن مدیران اجرایی (AfSAE)، انجمن استراتژیک بازاریابی، انجمن ملی آموزش علوم، ISPIM - انجمن بین‌المللی مدیریت نوآوری حرفه‌ای، ITPA - انجمن حرفه‌ای فناوری اطلاعات و IAENG - انجمن تحقیقات عملیات و او به‌عنوان داوطلب برای Scopus، Web of Science و ABDC Indexed مجله تحریریه و هیئت داوری خدمت می‌کند. عضو بیش از 30 مجله و بررسی بیش از 200 مقاله از سال 2019.
نمایش نظرات